位于伊利诺伊大学香槟分校的美国国家超级计算中心（NCSA）表示该中心的科学家利用图形处理单元（GPU）加速的深度学习技术成功监测和描述引力波。这种新方法加快了引力波研究的速度，使得天文学家能利用更少的计算资源在更多的领域进行引力波的相关研究。
NCSA的研究人员将深度学习算法与数值化黑洞合并相对论模型以及通过激光干涉引力波天文台（LIGO）获得的数据相结合，开发出一套端到端的时间序列信号处理方法——深度滤波器（Deep Filtering）。与其他引力波检测算法相比，深度滤波器具有更高的计算效率以及更小的计算误差，同时在异常处理方面表现更优秀。该方法能够更快地利用LIGO的数据对引力波进行处理，由于能够检测出新型的引力波源，该方法甚至会推动物理学新领域的发展。
该项目使用Wolfram语言实现深度学习框架，并利用英伟达（NVIDA）公司的GPU，加速神经网络的训练。目前，NCSA展示了该方法的演示程序及其灵敏度和计算性能，着重介绍了深度框架中的所有组件。该演示程序实现了系统可视化，更好地洞察引力波监测和描述中的神经元活动。